合并openjpeg/soxr/vidstab/snappy等多个cmake库时,为了解决下述问题: relocation R_X86_64_32 against `.text' can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC分别验证过以下二种方法 第一种 (笔者所采用的,因需修改原始CMakeLists.txt文件,感觉不太方便,非常希望能在cmake命令参数中处理) add_compile_options(-

目录 用于执行CMake的.bat脚本 CMakeLists.txt和.cmake中的代码片段 判断平台:32位还是64位? 判断Visual Studio版本 判断操作系统 判断是Debug还是Release等版本 根据Debug/Release添加不同的库目录 Visual Studio属性与对应CMake实现方法 设定编译选项 SAFESEH报错 用了link_directory()但是链接不到库 Debug库带"d"后缀 在cmake中执行目录创建.拷贝文件等脚本 现代的CMa

如今CMake使用的人数越来越多,包括我项目组里,很多大牛们在写Qt程序的时候都不用自带的qmake,貌似会出现很多问题,他们往往都用自己写的CMake来编译系统,今天我也和大家一起来学学这个高大上的工具--CMake. 首先,一个CMake要想运行,必须在同目录下有CMake脚本,说说是脚本,其实并没什么可怕,说白了就是一串CMake作者自己写的token语法分析文件--CMakeLists.txt. 这个文件比如你的项目有很多文件夹,必须在每个源代码文件夹下都有一个CMakeLists.tx

cmake手册 部分转载自:http://www.cnblogs.com/coderfenghc/tag/cmake/ CMake2.8.3 主索引 命令名称 用法 描述 命令选项 生成器 命令 属性 全局域属性 目录属性 目标属性 测试属性 源代码属性 Cache Entries属性 兼容性命令 CMake 标准模块 CMake策略 变量 改变行为的变量 描述系统的变量 语言变量 控制构建的变量 提供信息的变量 版权 其他参考资料 命令名称 cmake - 跨平台Makefile生成工具. 用

在生成动态库时,常常习惯性的加上fPIC选项,fPIC有什么作用和意义,加不加有什么区别,这里做下小结: fPIC的全称是 Position Independent Code, 用于生成位置无关代码.什么是位置无关代码,个人理解是代码无绝对跳转,跳转都为相对跳转. 1.不加fPIC选项 即使不加fPIC也可以生成.so文件,但是对于源文件有要求,例如 因为不加fPIC编译的so必须要在加载到用户程序的地址空间时重定向所有表目,所以在它里面不能引用其它地方的代码 如下: #include <std

SirDigit CMake 手册详解(二十) CMD#51: list 列表操作命令. list(LENGTH <list> <output variable>) list(GET <list> <element index> [<element index> ...] <output variable>) list(APPEND <list> <element> [<element> ...])

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bb64e398/,欢迎阅读! compile glog v0.3.5 and glags on windows from source. Series compile glog and glags on windows compile glog and glags on ubuntu 16.04 Guide version glog: v0.3.5 https://github.com/google/glog/archive/

https://www.zybuluo.com/khan-lau/note/254724 CMake 用法导览 Preface : 本文是CMake官方文档CMake Tutorial (http://www.cmake.org/cmake/help/cmake_tutorial.html) 的翻译.通过一个样例工程从简单到复杂的完善过程,文档介绍了CMake主要模块(cmake, ctest, cpack)的功能和使用环境:从中可以一窥cmake的大体形貌.正文如下: 本文下述内容是一个手把手

把工程文件交叉编译到arm上运行,着实花费了一番功夫. 首先遇到的错误是 X uses VFP register arguments, B does not 百度了一下,发现是硬浮点和软浮点的问题,原先是思路是改变X的编码方式,迁就于Y,后来怎么弄都不行,改变思路,用armv7-linux的编译器重新编几个库.   1.libosscore.a 下载OSS-master.zip 这个库是用cmake编译的, mkdir build  保证cmake出来的文件和原来的文件区分开 cd build

前言 mongocxx官网地址 http://mongocxx.org/?jmp=docs 本文的安装版本是:mongocxx-r3.2.0.tar.gz . 参考文档安装过程http://mongocxx.org/mongocxx-v3/installation/.根据文档过程安装,由于系统不一致,可能会遇到各种问题,笔者就一路坎坷. Linux系统信息:Linux 3.16.0-4-amd64 #1 SMP Debian 3.16.7-ckt25-2 (2016-04-08) x86_64

在linux开发的动态链接库需要被python调用,首先需要生成.so文件. 生成动态链接库的方法网上有很多,主要就是首先根据源文件编译生成.o,然后链接这些.o文件-shared生成.so.需要注意的是,在编译链接生成动态库的时候一定要加-fPIC参数.而且如果在链接时需要链接其他库的话,必须保证其他库编译时也是加了-fPIC参数.这里笔者就是调用了mysql数据库libmysqlclient.a静态库,但是这个库没有加-fPIC编译,所以生成动态库的时候一直报错,说是需要加-fPIC重新编译

1.对于python,ctypes只能load动态库,但现在我的对象是一个静态库,而且我没有源代码,静态库在编译过程中没有加--fPIC参数,所以我也没办法将其编译为动态库,有没有什么方法在python里可以调用静态库的函数? 答案:静态库.a 如果编译时没有加-fPIC参数,需要加上-fPIC重新编译生成,然后可以被c++/c程序引用,并编译生成共享库.so,被python调用.g++ 编译生成方式如下: g++ -shared -fPIC -o libmyAPI.so myAPI.o g++

[Linux开发]OpenCV在ARM-linux上的移植过程遇到的问题3-共享库中嵌套库居然带路径[未解决] 标签(空格分隔): [Linux开发] 移植opencv到tq2440 一.下载opencv及cmake 1,download opencv_2.3.1 OpenCV-2.3.1a.tar.bz2 下载链接:http://opencv.org/downloads.html 2,download cmake //cmake-3.1.0.tar.gz //without gui cmake

原文链接:http://www.orlion.ga/781/ 一. 多目标文件的链接 假设有两个文件:stack.c: /* stack.c */ char stack[512]; int top = -1; void push(char c) {         stack[++top] = c; } char pop(void) {         return stack[top--]; } int is_empty(void) {         return top == -1; }

so文件在linux中为共享库,与windows下的dll类似. so文件中的函数可供多个进程调用,最大可能的提供二进制代码复用. 共享库可以使代码的维护工作大大简化,当修正了一些错误或者添加了新特性的时候,用户只需要获得升级后的so并安装他就可以. 注意:即使不同的进程调用同一个so文件,通过共享库并不能实现不同进程间的通讯,因为同一个so被不同进程加载到不同的内存空间. so文件编译方法 --so文件的源文件中不需要main函数,即使有也不会被执行. --编译的时候gcc需要加-fPIC选项

.so共享库相当于window中的.DLL文件 两个进程同时调用了.so文件,进程就会加载的.so文件到各自的内存空间,而不能实现进程间通讯. .so文件编译的方法: -so文件不需要main文件,即使有也不会被执行. -编译gcc时候需要加-fPIC选项,可以产生与位置无关的代码.(首地址,偏移地址) -链接的时候gcc需要加-shared选项,指示生成一个共享库文件. -共享库文件需以lib开头,扩展名为.so. ###################动态库的编译makefile文件.SUF

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博

1. caffe.pb.h丢失问题 错误代码如图: zhuoshi@zhuoshi-SYS-7048GR-TR:~/ZSZT/Geoffrey/caffe/caffe-master$ make all –j8 PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc CXX src/caffe/layer.cpp In file included from ./include/caffe/c

最开始的问题: caffe2目前已经不维护了.怎么编译都报错,并且有third_party的代码链接已经飞了.下载不全代码了.建议 不要再折腾了,直接安装Pytorch. 首先,基本环境是ubuntu1404,cuda8 cudnn6.Python2.7 anconda 0.git太慢: 把这个几行加入/etc/hosts 151.101.72.249 github.global.ssl.fastly.net192.30.253.112 http://github.com151.101.100.

一.安装相关工具包******注意:以下3,4,5,6为可选项,根据需求安装******1.更新库 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2.安装从源码构建opencv的相关工具 sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config 3.加载不同格式图片的工具包(部分) sudo apt-get install libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev

作者:十岁的小男孩 QQ:929994365 能下者,上. 前言 本文是MACE的第三步即MACE环境编译出来的库在Android工程中的使用.在第一篇博文中通过mace官方提供的安卓工程进行调试,本文将其精简,只关心其数据流的逻辑过程.该工程功能是mace的demo物体识别,即传入一张图片,模型识别预测将结果在桌面显示.本人萌新一枚,学习安卓有一月多了,工程漏洞百出,望相互学习.下一篇博文会对mace做一个全面的总结.本部分的学习需要掌握JNI/NDK技术,若有问题浏览前面文章. MACE(1